PROYECTO II

Realiza un boxplot usando ggplot2, de UNA de las variables que hayas descargado.

#BOXPLOT INFLACION MENSUAL

ggplot(maagrupado,
       aes(x = factor(anio), y = value, fill = variable)) +
  geom_boxplot(color = "brown", position = position_dodge(width = 0.8)) +
 labs(title="Inflación Mensual Ecuador",
      subtitle="Período Enero2017-Agosto2023",
      caption = "Fuente: Inec\n Elaboracion:Mireya Rios",
       x="Período",
       y="Porcentaje")+
  geom_jitter(width = 0.2, alpha = 0.5, color = "black") +
  facet_wrap(~variable, scale = "free") +
  theme(legend.position = "bottom",
        axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))

ggplot(maagrupado,
       aes(x = factor(mes), y = value, fill = variable)) +
  geom_boxplot(color = "brown", position = position_dodge(width = 0.8)) +
 labs(title="Inflación Mensual Ecuador",
      subtitle="Período Enero2017-Agosto2023",
      caption = "Fuente: Inec\n Elaboracion:Mireya Rios",
       x="Período",
       y="Porcentaje")+
  geom_jitter(width = 0.2, alpha = 0.5, color = "black") +
  facet_wrap(~variable, scale = "free") +
  theme(legend.position = "bottom",
        axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))

Realiza un gráfico de barras NO apiladas para 2 variables que tengan sentido analizar, por ejemplo: exportaciones e importaciones; crédito y depósitos, etc.

#BARRAS NO APILADAS DE LAS EXPORTACIONES PETROLERAS Y NO PETROLERAS

maagrupado1<-data_final %>% select(anio,mes,EXPORTACIONES.PETROLERAS,EXPORTACIONES.NO.PETROLERAS) 
maagrupado1<- melt(maagrupado1,id.vars = c("anio","mes"))
ggplot(data = maagrupado1) +
  aes(x = variable, y = value, fill=variable) +
  geom_bar(position = "dodge", stat = "identity") +
  coord_flip()  +
  guides(fill = guide_legend(title = "Tipo de Exportaciones"))+
  theme(legend.position = "bottom")+
   scale_fill_hue(labels = c("Exp. Petroleras", "Exp. No Petroleras")) +
  labs(
    title = "Evolución de las exportaciones del Ecuador Enero2017-Agosto2023",
    subtitle = "En miles de millones",
    caption = "Fuente: BCE\nElaboración: Mireya Rios"
  )

Escoge 2 variables y realiza un gráfico de líneas en dos cuadros (usando facet). Este gráfico debe incorporar la linea de tendencia para las dos variables.

#GRAFICO DE LINEAS

maagrupado2<-data_final %>% select(Fecha,`OFERTA.MONETARIA.(M1)`,`LIQUIDEZ.TOTAL.(M2)`) 
maagrupado2<- melt(maagrupado2,id.vars = c("Fecha"))
ggplot(data = maagrupado2, aes(x = Fecha, y = value, group = variable,color=variable)) +
  geom_line(color = "pink") +
  geom_point(color = "brown", show.legend = FALSE) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "blue", linetype = "dashed") +
  facet_wrap(~variable, scales = "free") +
  labs(
    title = "Variables de Liquidez",
    y = "Miles de Millones",
    x = "Fecha de Análisis"
  ) +
  theme_minimal() +
   theme(strip.text = element_text(face = "bold", color = "white", hjust = 0, size = 15),
        strip.background = element_rect(fill = "dodgerblue3", linetype = "solid",
                                        color = "black", linewidth = 1))

## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Prueba generando un gráfico usando dygraphs o plotly

#GRAFICOS ADICIONALES

library(dygraphs)
datosdy <- data_final %>% 
  select(Importacion.Diesel,Importacion.Gas.Licuado.de.Petróleo,Importacion.Nafta.de.Alto.Octano)
tsdatos <- ts(datosdy,start = c(2017,01),frequency = 12)

dygraph(tsdatos,main="Evolucion de las importaciones de Ecuador",xlab="Periodo",ylab="millones de dólares") %>% 
  dyOptions(fillGraph=T,fillAlpha=0.04,
            drawPoints = T,pointSize = 2)%>% dyRangeSelector()

datospl <- data_final %>% 
  select(anio,Deuda.Externa)
library(plotly)

## 
## Attaching package: 'plotly'

## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot

## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter

## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

fig <- plot_ly(datospl, x = ~anio, y = ~Deuda.Externa, type = 'bar', name = 'Deuda Externa')

fig